Qdrant

Qdrant는 첨단 기술을 사용하여 고차원 데이터를 저장하고 검색하는 벡터 데이터베이스입니다. 정확한 텍스트나 숫자를 저장하는 전통적인 데이터베이스와 달리, Qdrant는 복잡한 정보를 수학적으로 표현한 벡터를 다룹니다. 이는 정확한 일치가 아닌 의미 기반으로 유사한 항목을 찾기에 적합합니다.

이 데이터베이스는 HNSW라는 특별한 알고리즘을 사용하여 수십억 개의 데이터 포인트가 있어도 검색 속도가 매우 빠릅니다. 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형에 대한 다양한 유사도 측정 방식을 지원합니다.

Qdrant는 메모리 절약을 위한 데이터 압축, 결과를 좁히기 위한 필터링, 필요에 따라 확장할 수 있는 기능 등을 포함합니다. 간단한 웹 인터페이스를 통해 사용하거나 다양한 프로그래밍 언어를 사용해 애플리케이션에 직접 통합할 수 있습니다.

Qdrant 시작하기는 간단합니다. 시작하는 단계는 다음과 같습니다:

• 무료 가입하기: Qdrant 웹사이트를 방문하여 무료 계정을 만드세요. 신용카드 없이 1GB 클러스터를 제공합니다. 이는 테스트 및 소규모 프로젝트에 충분합니다.

• 로컬 설치: 개발 작업을 위해 Docker를 사용하여 컴퓨터에서 Qdrant를 실행할 수 있습니다. 단 한 번의 명령으로 데이터베이스를 다운로드하고 시작할 수 있습니다.

• 컬렉션 생성: 컬렉션은 벡터를 저장합니다. 벡터 크기와 사용할 거리 공식을 선택하세요. 일반적으로 텍스트에는 코사인 유사도, 이미지에는 유클리드 거리를 사용합니다.

• 데이터 추가: 벡터와 함께 저장할 추가 정보를 업로드하세요. 텍스트, 카테고리 또는 타임스탬프 등의 세부 정보를 포함할 수 있습니다.

• 검색 및 필터링: 유사한 항목을 찾기 위해 검색을 실행하세요. 유사도 검색과 필터를 결합하여 기준에 맞는 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

• HNSW 인덱싱을 통한 빠른 벡터 유사도 검색

• 속도와 신뢰성을 위한 Rust로 작성

• 다양한 거리 측정 방식 (코사인, 내적, 유클리드)

• 고급 필터링 및 전문 검색

• 메모리 효율성을 위한 양자화

• 수평 및 수직 확장

• 클라우드 관리 및 자체 호스팅 옵션

• 인기 AI 프레임워크와의 통합

• 실시간 데이터 업데이트

• 고가용성 및 재해 복구

• Python, JavaScript, Rust, Go용 API 지원

• 활발한 커뮤니티가 있는 오픈 소스